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用时间来区分新老用户，会不会还有细分？是的。引入活动用户的时间不仅仅是使用时间，还包括非活动用户。为什么好的指标可以对比呢？

下面定义较的指标：

失落的用户：一段时间没有再打开产品，那么我们就视为流失了用户，或者认为卸载了。可按30天、60天、90天等划分产品属性。

无效用户：在一段时间内没有打开产品，为了与流失区分开，需要选择一个不相交的时间范围。例如失去用户60天以上没有打开的产品，那么不活跃的用户是0~60天没有打开。

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回用：一段时间没有用过的产品，然后突然又回来再用，叫做回流用户。返回用户是一个活跃的用户，并且被流失的用户或者不活跃的用户唤醒。

活动用户：在特定的时间段内打开过一个产品。

忠诚度：也可以称为**级活跃用户，长时间使用产品，如连续使用四周，或每月15天等。(有些产品是不忠诚度的指标，还是取决于产品场景)

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新增存款率的分析**是择*择，选择保留率高的渠道。

一般而言，新增用户在第二天就不做留存了，基本上都在50%以下。(数字不一定，欢迎指正)

活动保留是老用户有多少一直在使用，和活动指标结合起来看(即是水池的漏水)，取决于操作方法。

对旧用户留存率的分析**是监控，衡量自己的整体运营健康度。

对新老用户的留存进行分割，是为了精细化运营。这里有两个例子：

对产品进行改版，老用户不习惯骂人，于是老用户的主动留存率下降了，但这次产品的改版的确不错，这样新用户的留存率就会提高。

这导致了老用户的活跃留存率上升。但新用户保留率没有变化。由于新用户还没有玩转游戏。

指数仍然可以被重新分割，比如回流用户保留率，忠诚度用户保留率等等。这件事很复杂。是否有必要看看产品本身。

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活动使用者

在日常生活中，用户将不断增加，而且不断流失，如果单独看每天的活跃用户数，很难发现问题的本质，因此通常将活动率和整个 APP的生命周期联系起来。

率是指通过该比值可以了解用户的整体活跃度，但是随着时间周期的延长，莱芜APP小游戏广告，活跃率是逐渐降低的，因此，在一个很长的生命周期(3个月或半年)中，用户的活动率还能稳定地保持在5%-10%，这是一个非常好的用户活跃表现，移动端APP小游戏广告，当然也不能*套用，得视产品特性来看。

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接着，我们采用 A/B测试，通过改变产品和操作来让两组用户分别达到这两项指标。之后，我们验证了这两组用户，我们发现促进用户共享的那组用户，在*二周没有得到太多提升；而关注12个人的那组用户，次周留存有显著提高。

终，我们以12个人为中心，7天内关注 Magic number，并把这一指标作为衡量用户 OnBoarding效果的参考。

这条原则是在挑选用户确定的 OnBoarding工艺过程中**遵循的原则：做了什么就留下什么就留下什么做什么就做什么什么就做什么什么做什么。

注：发现公司“神奇数字”的过程要比上面的案例复杂得多，但是一旦发现了这个神奇的数字，你的公司就会有很大的增长。

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个 Case是通过用户分组对比，再加上用户调查，结合起来提出问题，找出问题的根本原因，终找到产品的解决方案。

另一个 Case主要关注于寻找 BehaviorCohort和保留时间关系的相关行为。发现了一系列 Magic Number画廊。再进行验证，找出公司适合的 MagicNumber来驱动用户留存。那两个切入点，其实都符合我上面讲解的用户保留方法。在正确的分析方法下，然后继续探索，每个人都可以找到推动用户成长的方法。

在保留曲线被提升之后，我们可以做用户的变现甚至其他的事情，商业APP小游戏广告，这样我们的用户才会慢慢成长，终实现留存的增加。我们不断拉新，让用户不断成长，小程序APP小游戏广告，留存用户在后来平稳的累积，这些是我们的用户，是可以变现的。对于那些不稳定的用户，我们还要做各种产品的修改、运营，或者在市场方面的操作，让他们逐渐转变为留存用户，然后开始变现，实现企业活跃用户的真正增长。

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